動画をAIでストーリーボードに変換

何時間分もの映像を、わずか数分で構造化された検索可能なストーリーボードに変換する高度なパイプラインの仕組みを紹介します。

Curify AI Team

AI Research Team

何時間もの生素材の映像をアップロードするだけで、数分後には動画全体の詳細なシーンごとのブレイクダウンが手に入るとしたらどうでしょうか。これこそが、AI搭載シーン検出システムが実現していることです。

最先端のPythonライブラリとディープラーニングモデルで構築されたこのパイプラインは、単にシーンの切り替わりを検出するだけではありません。コンテンツを理解し、重要な要素を特定し、すべてを包括的なストーリーボードとして構造化します。

コンピュータビジョンディープラーニングリアルタイム解析

Pro Tip

最適な結果を得るには、シーン間の視覚的な区切りが明確な動画をご利用ください。十分な照明があり、モーションブラーが少ない映像で最も良く機能します。動画編集時にチャプターマーカーやシーンブレイクを追加しておくと、検出精度がさらに向上します。

TECHNICAL DEEP DIVE

仕組み：内部アーキテクチャ

動画処理パイプライン

本システムは、高精度なシーン検出と解析を実現するため、洗練された多段階パイプラインで動画を処理します。

シームレスな動画取り込み

ローカルファイル、YouTubeリンク、クラウドストレージを統一インターフェースから処理可能。

カスタマイズ可能な出力

他ツールと連携しやすいJSON形式でメタデータをエクスポート可能。

カメラモーション検出

パンやズームなどのカメラ動作を自動的に識別。

AI駆動の解析

オプションのAI解析モジュールでシーン理解をさらに強化。

強力な機能をあなたの手に

シームレスな動画取り込み

ローカルファイル、YouTubeリンク、クラウドストレージを統一インターフェースから処理可能。

シームレスな動画取り込み

ローカルファイル、YouTubeリンク、クラウドストレージを統一インターフェースから処理可能。

カメラモーション検出

パンやズームなどのカメラ動作を自動的に識別。

カスタマイズ可能な出力

他ツールと連携しやすいJSON形式でメタデータをエクスポート可能。

パフォーマンス最適化

⚡ 実時間の5〜10倍の速度で処理

🖥️ 低メモリフットプリント

🔄 並列処理対応

リッチで構造化された出力

本システムは、各シーンの詳細なメタデータを備えた包括的なストーリーボードデータを生成し、動画コンテンツを自在にコントロールできるようにします。

storyboard.json

{
  "scenes": [
    {
      1"scene_id": 1,
      0.0"start_time": 0.0,
      5.2"end_time": 5.2,
      "key_frame": "path/to/keyframe.jpg",
      "shot_type": "establishing",
      "camera_move": "static",
      "detected_objects": ["person", "car", "building"]
    }
  ],
  "metadata": {
    120.5"duration": 120.5,
    "resolution": "1920x1080",
    30"fps": 30
  }
}

エクスポートオプション

プログラムによるアクセス用のJSON
スプレッドシート分析用のCSV
レガシーシステム統合用のXML
カスタムフォーマット利用可能

エクスポートオプション

JSON

容易なインテグレーション

構造化されたJSON出力により、他のツールやワークフローとの統合が容易になります。:

PythonJavaScriptNode.jsReactVue

なぜこのソリューションなのか

AI搭載シーン解析の強み

モジュラーアーキテクチャ - 動画解析、AI処理、出力生成の各コンポーネントを分離して構築しており、拡張性と保守性に優れています。
パフォーマンス最適化 - 効率的なフレーム処理と並列化により、長時間の動画でも高速に解析できます。
AI強化解析 - オプションのAIコンポーネントにより、より深いシーン理解と高精度なラベリングを提供します。

高度な活用とカスタマイズ

シーン検出システムは、さまざまなユースケースに合わせて高いカスタマイズ性を備えています。以下に、主な高度機能とカスタマイズオプションを紹介します。

カスタムシーン検出しきい値

しきい値パラメータを調整することで、シーン検出の感度を変更できます。値を小さくすると、わずかな変化にも敏感に反応するようになります。

AI強化解析

より詳細なシーン理解とラベリングのためにAI解析を有効化できます。これにはOllamaサーバーの追加セットアップが必要です。

出力カスタマイズ

出力フォーマットをカスタマイズし、生成されるストーリーボードに追加メタデータを含めることができます。

他ツールとの連携

ストーリーボード出力は、他のツールやワークフローと容易に統合できます。以下はその一例です。

1
動画編集ソフト - JSON出力をスクリプトベース編集に対応した動画編集ソフトへインポート可能
2
コンテンツ管理システム - 動画アセット用のメタデータを自動生成
3
AIトレーニングデータ - 構造化された出力を機械学習モデルの学習データとして活用可能

夢の階層解析：『インセプション』シーンブレイクダウン

AIが『インセプション』の複雑な夢のレイヤーや視覚効果をどのように解析するかを探ってみましょう。

解析: 夢レイヤー検出とVFXブレイクダウン

シーン解析ブレイクダウン

シーン 1 (1.50s)

A woman stands on a sidewalk, looking to the side. A man stands behind her.

ムード: NEUTRAL環境: OUTDOOR

ショットノート: The lighting is natural and even, with no harsh shadows. The depth of field is shallow, keeping the subject in focus while softly blurring the background. The color grading is neutral, emphasizing the colors of the scene without any particular mood enhancement.

実例：『タイタニック』シーン解析

本システムが『タイタニック』のワンシーンをどのように解析し、ショット変化を検出して詳細なシーンメタデータを生成するかをご覧ください。

解析：リアルタイムでのシーン検出とメタデータ抽出

シーン検出出力の理解

ここでは、典型的なシーン検出出力を分解し、AIが動画コンテンツをどのように解析・構造化しているかを説明します。各説明の下には、そのインサイトを支える対応するJSON構造を掲載しています。

シーン境界検出

AIが視覚的・聴覚的手がかりを分析して正確なシーン遷移を識別し、照明、構成、動きパターンの変化を検出する高度なコンピュータービジョン技術を使用します。

シーン1: 00:00 - 02:30 遷移タイプ: ハードカット信頼度: 98%

JSON Structure:

{
  "scene_id": "scene_001",
  "start_time": "0.0",
  "end_time": "150.0",
  "transition_type": "hard_cut",
  "confidence": 0.98
}

各シーンには、信頼性の高いセグメンテーションのための正確なタイミング、遷移検出、信頼度スコアが含まれます。

視覚分析

各シーンの視覚的特性を理解するための、カラーパレット、照明条件、モーションベクトル、構成分析を含む包括的な視覚特徴抽出。

明るさ: 0.78 コントラスト: 0.65 主要な色: #3A5FCD, #87CEEB

JSON Structure:

{
  "visual_analysis": {
    "brightness": 0.78,
    "contrast": 0.65,
    "color_palette": [
      "#3A5FCD",
      "#87CEEB",
      "#F5F5DC"
    ],
    "lighting_condition": "daylight",
    "environment": "studio"
  }
}

視覚メタデータにより、ビデオライブラリ全体でのコンテンツベース検索と美的分析が可能になります。

音声処理

高度な音声分析が音声、音楽、音響効果を検出し、話されたコンテンツを抽出して音声レベルを分析し、包括的なシーン理解を提供します。

音声検出: 92%信頼度背景ノイズ: 低い話者: 2人（男性、女性）

JSON Structure:

{
  "audio_analysis": {
    "has_speech": true,
    "speech_confidence": 0.92,
    "background_noise_level": 0.15,
    "speaker_demographics": [
      "male",
      "female"
    ],
    "speech_text": "AIがビデオ制作をどのように変えているかについて議論しましょう..."
  }
}

音声メタデータは、自動文字起こしなどのアクセシビリティ機能のためのコンテンツ発見に文脈を提供します。

コンテンツ分類

AI駆動の分類がシーンタイプ、設定、主題、感情を識別し、インテリジェントなコンテンツ整理と自動タグ付けを可能にします。

カテゴリ: インタビュー設定: スタジオ感情: 中庸-ポジティブ

JSON Structure:

{
  "content_analysis": {
    "primary_category": "interview",
    "setting": "studio",
    "subjects": [
      "host",
      "guest"
    ],
    "sentiment": "neutral_positive",
    "tags": [
      "technology",
      "AI",
      "video production"
    ]
  }
}

コンテンツ分類により、強力な検索、フィルタリング、自動化されたコンテンツ管理ワークフローが可能になります。

すべてを統合すると

これらの要素を組み合わせることで、システムは動画コンテンツの包括的なマップを生成します。この構造化データにより、インテリジェント検索、自動編集、コンテンツ解析といった機能が実現します。

完全なシーンデータ例

以下は、すべての要素が統合された完全なシーン解析の例です。

{
  "scene_id": "scene_001",
  "start_time": "\"2.5\" \n\"2.5\"",
  "end_time": "\"5.2\"",
  "duration": "\"2.7\" -> \"2.7\"",
  "metadata": {
    "created_at": "2025-12-11T14:25:30Z",
    "video_source": "interview_001.mp4",
    "resolution": "1920x1080",
    "fps": "\"30\""
  },
  "visual_analysis": {
    "brightness": "\"0.78\" -> \"0.78\"",
    "contrast": "\"0.65\" -> \"0.65\"",
    "color_palette": "\"#3A5FCD、#87CEEB、#F5F5DC\"",
    "lighting_condition": "daylight",
    "environment": "studio"
  },
  "audio_analysis": {
    "has_speech": "\"true\"",
    "speech_confidence": "\"0.92\" -> \"0.92\"",
    "background_noise_level": "\"0.15\" \n\n\"0.15\"",
    "speaker_gender": "\"男性、女性\"",
    "speech_text": "AI がビデオ制作をどのように変革しているかについて話しましょう..."
  },
  "content_analysis": {
    "primary_category": "interview",
    "setting": "studio",
    "subjects": "\"ホスト、ゲスト\"",
    "sentiment": "neutral_positive"
  },
  "shots": [
    {
      "type": "wide_shot",
      "description": "インタビューセットの全体像"
    },
    {
      "type": "close_up",
      "description": "スピーカーの表情やジェスチャー"
    }
  ]
}

主なメリット

効率的な編集： フッテージを何時間も探すことなく、任意のシーンやショットに直接ジャンプできます
インテリジェント検索： メタデータだけでなく、視覚要素に基づいてコンテンツを見つけます
一貫した品質： プロジェクト全体で視覚的一貫性を特定し維持します
データ駆動の意思決定: コンテンツの構造とペースに関する洞察を得る

AIで変わる映像制作

AI搭載シーン検出は、映像制作のアプローチそのものを変えつつあります。煩雑なシーン特定と整理のプロセスを自動化することで、クリエイターは本当に重要な「物語づくり」に集中できるようになります。この技術は、生素材と完成コンテンツの間にあるギャップを埋め、プロレベルの動画解析をあらゆる人に開放します。

アルゴリズムの改良と機能拡張を続ける中で、映画制作者、教育者、コンテンツクリエイターがこれらのツールを活用し、ビジュアルストーリーテリングの可能性をどこまで押し広げていくのかが楽しみです。映像制作の未来はすでにここにあり、これまで以上に効率的でクリエイティブになっています。

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{ "scenes": [ { 1"scene_id": 1, 0.0"start_time": 0.0, 5.2"end_time": 5.2, "key_frame": "path/to/keyframe.jpg", "shot_type": "establishing", "camera_move": "static", "detected_objects": ["person", "car", "building"] } ], "metadata": { 120.5"duration": 120.5, "resolution": "1920x1080", 30"fps": 30 } }

高度な活用とカスタマイズ

カスタムシーン検出しきい値

しきい値パラメータを調整することで、シーン検出の感度を変更できます。値を小さくすると、わずかな変化にも敏感に反応するようになります。

AI強化解析

より詳細なシーン理解とラベリングのためにAI解析を有効化できます。これにはOllamaサーバーの追加セットアップが必要です。

出力カスタマイズ

出力フォーマットをカスタマイズし、生成されるストーリーボードに追加メタデータを含めることができます。

他ツールとの連携

ストーリーボード出力は、他のツールやワークフローと容易に統合できます。以下はその一例です。

1
動画編集ソフト - JSON出力をスクリプトベース編集に対応した動画編集ソフトへインポート可能
2
コンテンツ管理システム - 動画アセット用のメタデータを自動生成
3
AIトレーニングデータ - 構造化された出力を機械学習モデルの学習データとして活用可能

シーン検出出力の理解

シーン境界検出

シーン1: 00:00 - 02:30 遷移タイプ: ハードカット信頼度: 98%

JSON Structure:

{
  "scene_id": "scene_001",
  "start_time": "0.0",
  "end_time": "150.0",
  "transition_type": "hard_cut",
  "confidence": 0.98
}

各シーンには、信頼性の高いセグメンテーションのための正確なタイミング、遷移検出、信頼度スコアが含まれます。

視覚分析

各シーンの視覚的特性を理解するための、カラーパレット、照明条件、モーションベクトル、構成分析を含む包括的な視覚特徴抽出。

明るさ: 0.78 コントラスト: 0.65 主要な色: #3A5FCD, #87CEEB

JSON Structure:

{
  "visual_analysis": {
    "brightness": 0.78,
    "contrast": 0.65,
    "color_palette": [
      "#3A5FCD",
      "#87CEEB",
      "#F5F5DC"
    ],
    "lighting_condition": "daylight",
    "environment": "studio"
  }
}

視覚メタデータにより、ビデオライブラリ全体でのコンテンツベース検索と美的分析が可能になります。

音声処理

高度な音声分析が音声、音楽、音響効果を検出し、話されたコンテンツを抽出して音声レベルを分析し、包括的なシーン理解を提供します。

音声検出: 92%信頼度背景ノイズ: 低い話者: 2人（男性、女性）

JSON Structure:

{
  "audio_analysis": {
    "has_speech": true,
    "speech_confidence": 0.92,
    "background_noise_level": 0.15,
    "speaker_demographics": [
      "male",
      "female"
    ],
    "speech_text": "AIがビデオ制作をどのように変えているかについて議論しましょう..."
  }
}

音声メタデータは、自動文字起こしなどのアクセシビリティ機能のためのコンテンツ発見に文脈を提供します。

コンテンツ分類

AI駆動の分類がシーンタイプ、設定、主題、感情を識別し、インテリジェントなコンテンツ整理と自動タグ付けを可能にします。

カテゴリ: インタビュー設定: スタジオ感情: 中庸-ポジティブ

JSON Structure:

{
  "content_analysis": {
    "primary_category": "interview",
    "setting": "studio",
    "subjects": [
      "host",
      "guest"
    ],
    "sentiment": "neutral_positive",
    "tags": [
      "technology",
      "AI",
      "video production"
    ]
  }
}

コンテンツ分類により、強力な検索、フィルタリング、自動化されたコンテンツ管理ワークフローが可能になります。

すべてを統合すると

完全なシーンデータ例

以下は、すべての要素が統合された完全なシーン解析の例です。

{
  "scene_id": "scene_001",
  "start_time": "\"2.5\" \n\"2.5\"",
  "end_time": "\"5.2\"",
  "duration": "\"2.7\" -> \"2.7\"",
  "metadata": {
    "created_at": "2025-12-11T14:25:30Z",
    "video_source": "interview_001.mp4",
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  },
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    "contrast": "\"0.65\" -> \"0.65\"",
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    "environment": "studio"
  },
  "audio_analysis": {
    "has_speech": "\"true\"",
    "speech_confidence": "\"0.92\" -> \"0.92\"",
    "background_noise_level": "\"0.15\" \n\n\"0.15\"",
    "speaker_gender": "\"男性、女性\"",
    "speech_text": "AI がビデオ制作をどのように変革しているかについて話しましょう..."
  },
  "content_analysis": {
    "primary_category": "interview",
    "setting": "studio",
    "subjects": "\"ホスト、ゲスト\"",
    "sentiment": "neutral_positive"
  },
  "shots": [
    {
      "type": "wide_shot",
      "description": "インタビューセットの全体像"
    },
    {
      "type": "close_up",
      "description": "スピーカーの表情やジェスチャー"
    }
  ]
}

主なメリット

効率的な編集： フッテージを何時間も探すことなく、任意のシーンやショットに直接ジャンプできます
インテリジェント検索： メタデータだけでなく、視覚要素に基づいてコンテンツを見つけます
一貫した品質： プロジェクト全体で視覚的一貫性を特定し維持します
データ駆動の意思決定: コンテンツの構造とペースに関する洞察を得る

AIで変わる映像制作